본 논문에서는 항만 자동화를 위해 새로이 제안된 리니어 모터 기반 컨테이너 이송시스템에 지능제어기법을 이용하여 그 정밀도를 향상시키고자 한다. LMCTS(Linear Motor-based Container Transfer System)는 스케일의 거대함 때문에 일반 리니어 모터에서 중요시 되지 않는 정지마찰력과 디텐트럭(detent force)이 정밀제어에 큰 문제가 된다. 특히, 컨테이너 적제유무에 따라 시스템 자체가 급격히 변하므로 기존의 PID형 제어기로는 좋은 성능을 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 같은 구조를 갖는 두 개의 DR-FNN(Dynamically- constructed Recurrent Fuzzy Neural Network)를 제어기와 에뮬레이터로 구성하여 이러한 문제를 해결하고자 하였다.
냉동 컨테이너의 내용물들은 적정 온도를 유지하지 못하면 화물의 파손이 발생할 수 있다. 현재 냉동 컨테이너는 전담 관리원이 주기적이고 수동적으로 컨테이너의 내부 온도를 감시한다. 그래서 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시할 수 없기 때문에 화물에서 문제가 발생하면 즉각적으로 대응하지 못한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 냉동 컨테이너에 센서 노드를 탑재하여 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시하는 시스템을 제안한다. 무선 센서 네트워크는 독립된 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛 가속도 등의 정보를 감지하여, 무선으로 전송할 수 있는 기술이다. 제안된 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 실시간으로 감시하기 때문에 컨테이너의 적정 온도를 유지함으로써 화물을 효율적으로 관리할 수 있다.
Todays the efficient management of container has not been realized in container terminal, because of the excessive quantity of container transported and manual system. For the efficient and automated management of container in terminal, the automated container identifier recognition system in terminal is a significant problem. However, the identifier recognition rate is decreased owing to the difficulty of image preprocessing caused the refraction of container surface, the change of weather and the damaged identifier characters. Therefore, this paper proposes more accurate system for container identifier recognition as suggestion of Line-Scan Proper Region Detect for stronger preprocessing against external noisy element and Moment Back-Propagation Neural Network to recognize identifier.
Todays, the efficient management of container has not been realized in container terminal, because of the excessive quantity of container transported and manual system. For the efficient and automated management of container in terminal, the automated container identifier recognition system in terminal is a significant problem. However, the identifier recognition rate is decreased owing to the difficulty of image preprocessing caused the refraction of container surface, the change of weather and the damaged identifier characters. Therefore, this paper proposes more accurate system for container identifier recognition as suggestion of LSPRD(Line-Scan Proper Region Detection) for stronger preprocessing against external noisy element and MBP(Momentum Back-Propagation) neural network to recognize the identifier.
최근의 컨테이너 수송환경은 컨테이너 선사간 인수합병, 동맹화, 컨테이너선의 대형화와 하주의 요구에 대응하기 위한 복합수송체계 등 급속하게 변화하고 있다. 이에 컨테이너터미널에 요구되어지는 서비스로서 항만의 대수심화, 하역의 신속화, 이용료의 저가격화 등을 예로들 수 있고, 이러한 서비스가 제공되지 않을 경우 컨테이너 선사는 컨테이너터미널의 기항을 기피하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너터미널에 있어서 하역의 효율화와 기능성 평가를 위해 실제 컨테이너터미널의 하역 데이터 분석을 통하여 하역기기, 야드샤시 및 외부트럭의 관리에 대한 프로세스 정보를 추출하여 하역 효율화에 저해가 되는 하역기기 운전원의 스킬과 트러블 등의 요인을 분석하였다. 또한, 추출한 프로세스 정보를 활용하여 페트리 넷을 이용해 컨테이너 하역시뮬레이션 모델을 구축하고 하역기기의 컨테이너 하역작업을 시뮬레이션하여 그 유효성을 확인하였다.
현재 인천항은 국내 컨테이너 처리물동량 3위 항만으로 2013년~2014년 컨테이너 처리 물동량 200만 TEU를 달성하였으며 국내 컨테이너 처리 물동량 2위인 광양항과의 물동량 차이를 줄이며 국내 2위 컨테이너 항만으로 도약하기 위해 노력하고 있다. 또한 지속적인 컨테이너 물동량 증가에 대비하여 2015년 6월 인천 송도에 인천 신항을 개장하며 국내 및 세계 주요 컨테이너항만으로 발전하기 위한 발판을 마련하였다. 이처럼 인천항의 컨테이너 항만으로서의 역할이 커지고 있어 인천항을 기항하고 있는 컨테이너 정기선 항로(항만 네트워크)의 역할과 향후 방향성 설정에 대한 관심이 늘어나고 있다. 본 연구는 인천항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 중심으로 하는 시계열 자료(2008년~2015년)를 분석하여 인천항 컨테이너 정기선 항로의 변화에 대해 확인 하였으며 이를 통해 남중국/동남아시아 항로의 증가세가 인천항 컨테이너 정기선 항로의 증가에 긍정적 영향을 미쳤다는 점과 2008년도에 비해 인천항 컨테이너 정기선 항로의 다변화가 이루어지고 있음을 확인하였다. 그리고 최근 해운 항만 분야에 도입되고 있는 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 통해 인천항 컨테이너 정기선 항로상의 중앙성(Centrality) 분석을 시행하였다. 인천항 컨테이너 정기선 항로상에 연결정도 중앙성(degree centrality), 인접 중앙성(closeness centrality), 사이 중앙성(betweenness centrality)이 높은 항만 및 그 변화를 확인하였으며, 이를 통해 국내에는 부산항이 국외에는 홍콩항이 높은 중심성(Centrality)을 가지는 것으로 나타났다. 이를 통해 인천항의 네트워크상 허브 항만은 세계 컨테이너 물동량 순위(14년 기준) 1위, 2위를 차지하는 상해, 싱가포르가 아님을 확인하였으며, 또한 중국 동부 항만의 중심성이 상대적으로 낮은 점에서 현재까지 중국 동부 항만이 인천항의 네트워크상 허브 역할을 하지 않고 있음을 확인하였다.
해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다. 또한, 항만은 이를 이용하는 선사와 화주에게 경쟁우위를 확보할 수 있도록 하며, 국가 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 지금까지 이루어진 항만에 대한 선행연구에서는 항만의 경쟁력을 TEU 단위의 항만처리물동량(Throughput)으로 평가하여 왔다. 그러나 최근 컨테이너 처리물동량이 허브항만으로서의 주된 혹은 유일한 조건인가에 대한 의문이 제기되고 있으며 항만과 항만을 연결하는 해운선사들에 의한 주변 항만들과의 연결성 정도가 지역 내 확실한 허브 항만인지에 대한 판단을 할 수 있는 요인으로 부각되고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.
Today international trade through maritime transportation is significantly increasing. Due to this increase, shipping companies are faced with problems concerning the repositioning of empty containers from import dominant ports. The liner shipping service network has been provided to transport containers which load customers' freights. Container ships are moved on the liner shipping service network by observing the predetermined route and transportation time. This research deals with the empty containers distribution problem considering the container ship route. A mathematical model based on the mixed integer program has been introduced in this study. The objective is to minimize the total relevant costs of empty containers such as handling, leasing, and inventory holding, etc. Due to the complexity of the problem, a genetic algorithm has been suggested to solve large sized problems within a reasonable time. Numerical experiments have been conducted to show the efficiency of the genetic algorithm.
The container packing problem Is one of the traditional optimization problems, which is very related to the knapsack problem and the bin packing problem. In this paper, we deal with the quadratic multiple container picking problem (QMCPP) and it Is known as a NP-hard problem. Thus, It seems to be natural to use a heuristic approach such as evolutionary algorithms for solving the QMCPP. Until now, only a few researchers have studied on this problem and some evolutionary algorithms have been proposed. This paper introduces a new efficient evolutionary algorithm for the QMCPP. The proposed algorithm is devised by improving the original network random key method, which is employed as an encoding method in evolutionary algorithms. And we also propose local search algorithms and incorporate them with the proposed evolutionary algorithm. Finally we compare the proposed algorithm with the previous algorithms and show the proposed algorithm finds the new best results in most of the benchmark instances.
In the Port Logistics system, Container Stowage planning is an important issue for cost-effective efficiency improvements. At present, Planners are mainly carrying out Stowage planning by manual or semi-automatically. However, as the trend of super-large container ships continues, it is difficult to calculate an efficient Stowage plan with manpower. With the recent rapid development of artificial intelligence-related technologies, many studies have been conducted to apply enhanced learning to optimization problems. Accordingly, in this paper, we intend to develop and present a Deep Q-Learning Network model for the Master Stowage planning of Container ships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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